Lorenzo Pascual Caneiro

• Artículos de revistas (2)
• Colaboraciones en obras colectivas (2)
• Tesis (1)

• Artículos de revistas

  • Bootstrap prediction for returns and volatilities in GARCH models

    Juan José Romo Urroz, Esther Ruiz, Lorenzo Pascual Caneiro

    Computational statistics & data analysis: The official journal of the International Association for Statistical Computing, ISSN 0167-9473, Nº. 9, 2006, págs. 2293-2312

    

  • Examinig alternative landscape metrics in ecological forest planning: a case for capercaillie in Catalonia

    Timo Pukkala, Lorenzo Pascual Caneiro, Antoni Trasobares, Marc Palahí Lozano

    Investigación agraria. Sistemas y recursos forestales, ISSN 1131-7965, Vol. 13, Nº 3, 2004, págs. 527-538

    • Resumen
    

• Colaboraciones en obras colectivas

  • Predicción de series temporales basada en Machine Learning: aplicaciones económicas y financieras

    Lorenzo Pascual Caneiro, Esther Ruiz Ortega

    Nuevos métodos de predicción económica con datos masivos / Daniel Peña Sánchez de Rivera (ed. lit.), Pilar Poncela Blanco (ed. lit.), Esther Ruiz Ortega (ed. lit.), 2021, ISBN 9788417609481, págs. 189-214

    • Resumen
    • Texto Completo Libro
    

  • Intervalos de predicción Bootstrap en modelos ARIMA

    Lorenzo Pascual Caneiro, Juan José Romo Urroz, Esther Ruiz Ortega

    XXV Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Vigo, 4-7 de abril de 2000, 2000, ISBN 84-8158-152-6, págs. 719-720

    

• Tesis

  • Predicción bootstrap en series temporales

    Lorenzo Pascual Caneiro

    Tesis doctoral dirigida por Juan José Romo Urroz (dir. tes.), Esther Ruiz Ortega (dir. tes.). Universidad Carlos III de Madrid (2001).

    • Resumen
    

Esta página recoge referencias bibliográficas de materiales disponibles en los fondos de las Bibliotecas que participan en Dialnet. En ningún caso se trata de una página que recoja la producción bibliográfica de un autor de manera exhaustiva. Nos gustaría que los datos aparecieran de la manera más correcta posible, de manera que si detecta algún error en la información que facilitamos, puede hacernos llegar su Sugerencia / Errata.